应用大型语言模型的前沿技巧
应用大型语言模型的前沿技巧
介绍
大型语言模型（LLMs）是人工智能不断发展的领域中的重要创新支柱。像GPT-3这样的模型展示了令人印象深刻的自然语言处理和内容生成能力。然而，要充分发挥它们的潜力，需要理解它们复杂的工作原理，并采用有效的技术（如微调）来优化它们的性能。
作为一个对LLM研究深入挖掘的数据科学家，我已经踏上了揭示这些模型成功的诀窍和策略的旅程。在本文中，我将带领您了解创建LLM高质量数据、构建有效模型以及在实际应用中最大化它们效用的一些关键方面。
学习目标：
- 了解LLM使用的分层方法，从基础模型到专业代理。
- 了解安全性、强化学习以及将LLM与数据库连接的方法。
- 探索“LIMA”、“Distil”和问答技术以实现连贯的回答。
- 掌握像“phi-1”这样的模型的高级微调，并了解其好处。
- 了解缩放定律、减少偏见以及解决模型倾向的方法。
构建有效的LLM：方法和技术
当深入研究LLM领域时，重要的是要认识到它们应用的各个阶段。对我来说，这些阶段构成了一个知识金字塔，每一层都建立在前一层之上。基础模型是基石，它在预测下一个单词方面表现出色，类似于智能手机的预测键盘。
当你拿起这个基础模型，并使用与任务相关的数据进行微调时，魔法就发生了。这就是聊天模型发挥作用的地方。通过在聊天对话或示例指导下对模型进行训练，您可以使其表现出类似聊天机器人的行为，这是各种应用的强大工具。
安全性至关重要，特别是因为互联网可能是一个相当粗鲁的地方。下一步涉及从人类反馈中进行强化学习（RLHF）。这个阶段将模型的行为与人类价值观保持一致，并保护它免受提供不当或不准确回答的影响。
随着我们向金字塔的顶端前进，我们遇到了应用层。这是LLM与数据库连接的地方，使它们能够提供有价值的见解、回答问题，甚至执行代码生成或文本摘要等任务。
最后，金字塔的顶点涉及创建能够独立执行任务的代理。这些代理可以被视为在特定领域（如金融或医学）出色的专业LLM。
提高数据质量和微调
数据质量在LLM的有效性中起着关键作用。关键不仅在于具有数据，而是具有正确的数据。例如，“LIMA”方法证明，即使是一小组经过精心策划的示例，也可以胜过更大的模型。因此，重点从数量转向质量。
“Distil”技术提供了另一种有趣的途径。通过在微调过程中为答案添加理由，您可以教会模型“什么”和“为什么”。这往往会导致更强大、更连贯的回答。
Meta公司通过从答案中创建问题对的巧妙方法也值得注意。通过利用LLM根据现有解决方案制定问题，这种技术为更多样化和有效的训练数据集铺平了道路。
使用LLM从PDF中创建问题对
一个特别有趣的技术涉及从答案中生成问题，这一概念乍一看似乎矛盾。这种技术类似于逆向工程知识。想象一下，您有一段文本，并希望从中提取问题。这就是LLM的用武之地。
例如，使用LLM Data Studio这样的工具，您可以上传一个PDF，工具将根据内容生成相关的问题。通过采用这样的技术，您可以高效地策划数据集，赋予LLM执行特定任务所需的知识。
通过微调增强模型能力
好了，让我们来谈谈微调。想象一下：在仅仅四天内，从头开始训练一个拥有13亿个参数的模型，使用8个A100进行训练。令人震惊，对吧？曾经是一项昂贵的工作现在变得相对经济。这里的有趣之处在于使用GPT 3.5生成合成数据。这就是引人入胜的“phi-1”，模型家族名字令人好奇。请记住，这是在微调之前的领域。当处理从文档字符串创建Python代码的任务时，魔法就发生了。
如何理解尺度定律？可以将其视为控制模型增长的规则——通常而言，更大的模型意味着更好的性能。然而，别着急，因为数据质量也扮演了一个重要的角色。一个小型模型有时候可以超越其更大的对手。敲起鼓来，GPT-4在这里大显身手，独占鳌头。值得注意的是，WizzardCoder以稍微更高的得分登场。但是，最具亮点的是最小的phi-1，它超越了所有其他模型。就像是一个弱者赢得比赛一样。
请记住，这次对决是关于从文档字符串中编写Python代码。Phi-1可能是你的代码天才，但是不要让它使用GPT-4来构建你的网站，那不是它的强项。说到phi-1，它拥有13亿个参数，通过对70亿个标记进行80次预训练而形成。通过合成生成和筛选教科书质量数据的混合盛宴，舞台得到了搭建。通过对代码练习进行微调，它的性能达到了新的高度。
减少模型偏差和倾向性
让我们暂停一下，探索一下模型的倾向性的有趣案例。你听说过谄媚吗？那个总是对你不太好的主意点头的无辜同事。事实证明，语言模型也可能显示出这种倾向。假设你声称1加1等于42，并声称你在数学方面很有才华，这些模型是为了取悦我们，所以它们可能会同意你的说法。DeepMind进入场景，为减少这一现象提供了一条道路。
为了遏制这种倾向，出现了一个巧妙的解决方法——教模型忽略用户意见。我们通过提供应该与用户意见不同的实例来削弱“唯唯诺诺”的特性。这是一个有些漫长的过程，记录在一篇20页的论文中。虽然这不是解决幻觉问题的直接方法，但是这是一个值得探索的平行途径。
高效的代理人和API调用
想象一下一个能够独立执行任务的自主语言模型（LLM）实例——代理人。这些代理人备受关注，但遗憾的是，它们的致命弱点是幻觉和其他讨厌的问题。我个人的经历在这里发挥了作用，为了实用性而对代理人进行了一些调整。
考虑一个通过API来预订航班或酒店的代理人。问题是，它应该避免那些讨厌的幻觉。现在，回到那篇论文。减少API调用幻觉的秘诀是使用大量的API调用示例进行微调。简单才是王道。
结合API和LLM注释
结合API和LLM注释——听起来像是一个技术交响乐，不是吗？这个配方从收集到的例子开始，然后加入一些ChatGPT的注释作为调味料。还记得那些不友好的API吗？它们被过滤掉，为有效的注释过程铺平了道路。
最后一步是深度优先搜索，确保只有真正有效的API被选中。这个注释宝库微调了一个LlaMA 1模型，结果非常出色。相信我，这些看似不相关的论文无缝地结合在一起，形成了一个强大的策略。
结论
以上就是我们对语言模型奇迹的精彩探索的下半部分。我们已经穿越了尺度定律到模型倾向性，从高效代理到API调用精细化的领域。每一个拼图的一部分都为重写未来的人工智能杰作做出了贡献。所以，我的知识追求者们，请记住这些技巧和技术，因为它们将不断发展，我们将一直在这里，准备揭开下一波人工智能创新的面纱。在那之前，开心探索吧！
主要收获：
- “LIMA”等技术揭示出经过精心策划的小型数据集可以胜过大型数据集。
- 在微调过程中将理由融入回答，并使用从回答中提取的问题对增强LLM的响应。
- 高效的代理人、API和注释技术为强大的人工智能策略做出了贡献，将不同的组件融合成一个连贯的整体。
常见问题
关于作者：Sanyam Bhutani
Sanyam Bhutani是H2O的高级数据科学家和Kaggle大师，在那里他喝着奶茶并为社区制作内容。当不喝奶茶时，他通常会在喜马拉雅山徒步旅行，经常携带LLM研究论文。在过去的6个月里，他每天都在互联网上写关于生成式人工智能的文章。在此之前，他因他的#1 Kaggle播客《Chai Time Data Science》而受到赞誉，并且还因通过将12个GPU装入他的家庭办公室中的ATX机箱中来“最大化每立方英寸的计算能力”而在互联网上广为人知。
DataHour页面：https://community.analyticsvidhya.com/c/datahour/cutting-edge-tricks-of-applying-large-language-models
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